CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL MENGGUNAKAN METODE CNN VGG16 UNTUK PENCARIAN MODEL SEPATU

RAHMAWAN, ABI KHAIRI (2022) CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL MENGGUNAKAN METODE CNN VGG16 UNTUK PENCARIAN MODEL SEPATU. Other thesis, UPN "Veteran" Yogyakarta.

	Text ABSTRAK.pdf Download (71kB)
	Text COVER.pdf Download (189kB)
	Text DAFTAR ISI.pdf Download (178kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (6kB)
	Text HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING.pdf Download (494kB)
	Text HALAMAN PENGESAHAN PENGUJI.pdf Download (503kB)
	Text SKRSIPSI FULL_Abi Khairi Rahmawan_123150126.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)

Abstract

Perkembangan e-commerce di Indonesia meningkat pada tahun-tahun terakhir.
Dikatakan juga pada survey di 10 kota besar di Indonesia didapatkan 24% pengguna internet
telah menggunakan e-commerce. Selain itu, Harsono (2016) menyatakan bahwa Indonesia
memiliki potensi yang besar terhadap e-commerce di antara negara-negara Asia lainnya,
dengan proyeksi pada tahun 2022 mendatang e-commerce Indonesia bernilai pasar US $130
milyar yang artinya menjadi nomor tiga setelah Tiongkok dan India.
Perkembangan trend sepatu saat ini lebih mengarah pada penggunaan model sepatu yang
sedang trend pada saat sekarang ini, hal ini dapat dilihat dari setiap aktifitas manusia pada
kegiatan sehari – hari memakai sepatu serba model lebih dominan ditemukan. Sebuah survey
tentang trend belanja awal 2019 yang diambil dari 50.000 sampel pengguna yang bertransaksi
di situs e-commerce dalam tiga bulan terakhir (November 2018-Januari 2019). Data tersebut
menemukan mayoritas pria atau wanita membeli produk berupa fashion yaitu sepatu (Yosi,
2019).
Dalam penelitian ini, dilakukan penelitian dengan judul content based image retrieval
menggunakan deep learning untuk pencarian model sepatu di situs e-commerce dapat
meningkatkan akurasi pencarian sepatu dalam situs e-commerce dan menjadi salah satu
alternatif pencarian sepatu bagi konsumen.
Penerapan fitur pada Deep Learning menggunakan model VGG16 berhasil
menghitung fitur ciri pada citra sepatu berdasarkan fitur warna, bentuk, dan fitur tekstur dan
juga sistem temu kembali citra dapat memunculkan hasil citra yang relevan dan sesuai. Hal ini
dibuktikan dengan pengujian model dengan mencari nilai persentase precision. tingkat
keberhasilan sistem temu kembali citra sepatu diuji berdasarkan setiap kategorinya
menggunakan pengujian subjektif didapatkan hasil 53.3%- 73.3%.
Tujuan: pembuatan sistem yang dibuat dapat melakukan pencarian model sepatu
dengan input berupa gambar sepatu menggunakan metode Deep Learning menggunakan
model VGG16, serta menguji tingkat akurasi pada penggunaan metode Deep Learning
menggunakan model VGG16 dalam mengenali pola sepatu dalam situs e-commerce.
Kata Kunci: Sepatu; Deep Learning; CNN VGG16

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Sepatu; Deep Learning; CNN VGG16
Subjects:	Q Science > Q Science (General)
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	A.Md Apriliani Kusuma Wardhani
Date Deposited:	20 Sep 2022 06:54
Last Modified:	20 Sep 2022 06:54
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/30985

Actions (login required)

View Item